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Splatter a Video: Video Gaussian Representation for Versatile Processing

核心问题是什么?

视频表示是一个长期存在的问题,对于跟踪、深度预测、分割、视图合成和编辑等各种下游任务至关重要。

现有方法

当前的方法要么由于缺乏 3D 结构而难以对复杂运动进行建模,要么依赖于隐式 3D 表示而难以控制。

本文方法

引入了一种新颖的显式 3D 表示——视频高斯表示 —— 它将视频嵌入到 3D 高斯中。即:使用显式高斯作为代理,对 3D 规范空间中的视频外观进行建模,并将每个高斯与视频运动的 3D 运动相关联。
这种方法提供了比分层图集或体积像素矩阵更内在和更明确的表示
为了获得这样的表示,我们从基础模型中提取了 2D 先验,例如光流和深度,以规范这种不适定环境中的学习。

效果

在许多视频处理任务中有效,包括跟踪、一致的视频深度和特征细化、运动和外观编辑以及立体视频生成。

核心贡献是什么?

  1. 视频高斯表示(VGR):这是一种新的显式3D表示方法,它将视频嵌入到3D高斯空间中。与传统的2D或2.5D技术相比,VGR提供了一种更为内在和显式的表示形式。

  2. 3D规范化空间:VGR在相机坐标空间中对视频进行建模,这避免了从3D到2D投影时丢失的3D信息,并且简化了动态建模的复杂性。

  3. 动态3D高斯:每个高斯由中心位置、旋转四元数、比例、不透明度、球谐系数等属性定义,并且与时间依赖的3D运动属性相关联,以控制视频运动。

  4. 2D先验知识的应用:为了解决从2D到3D映射的不适定问题,论文提出了利用从基础模型中提取的2D先验知识(如光流和深度估计)来规范学习过程。

  5. 多用途视频处理:VGR证明了其在多个视频处理任务中的有效性,包括跟踪、一致性视频深度和特征细化、运动和外观编辑、立体视频生成等。

  6. 光流和深度的蒸馏:通过将估计的光流和深度作为先验知识,论文提出了一种方法来规范学习过程,确保3D高斯的运动与实际观测到的2D运动一致。

  7. 3D运动的规范:除了深度和光流的蒸馏,还采用了局部刚性规范来防止高斯通过非刚性运动过度拟合渲染目标。

  8. 优化方法:论文详细介绍了如何通过结合颜色渲染损失、掩码损失以及可选的掩码损失来进行优化,以及如何通过自适应密度控制来初始化和调整高斯的密度。

大致方法是什么?

给定一个视频,在相机坐标空间中使用视频高斯表示其复杂的 3D 内容。并通过将它们与运动参数相关联,使视频高斯能够捕获视频动态。这些视频高斯由 RGB 图像帧和 2D 先验(例如光流、深度和标签掩模)进行监督。这种表示方式可以方便用户对视频执行各种编辑任务。

Video Gaussian Representation

相机坐标空间

使用相机坐标系(而不是世界坐标系)来建模视频的 3D 结构。因为使用相机坐标系可以避免估计相机姿态和相机运动,而是让相机运动与物体运动耦合。

相机坐标系下,视频的宽度、高度和深度分别对应于 X、Y 和 Zax。

视频高斯函数

视频序列为 V = {I1, I2, ..., In} 对应的高斯表示为 G ={G1, G2, ..., Gm},同时表示视频的外观和运动动态。
每个高斯 G 表示包含:

  • 基本外观属性: 位置 μ、旋转四元数 q、尺度 s、外观球谐 (SH) 系数 sh 和不透明度 α 。
  • 来自 2D 基础模型的:动态属性 p、分割标签 m 和图像特征 f

渲染:将其表示为 R(μ, q, s, α, x),其中 x 表示要渲染的特定属性。渲染函数 R 遵循与原始高斯 Splatting 方法 [16] 中的颜色渲染相同的过程。

高斯动力学

当对运动进行参数化时,需要在“结合符合运动先验”和“更准确实拟合”之间进行权衡[43]。
本文使用一组灵活的混合基,包括多项式 [22] 和傅立叶级数 [1] 来建模平滑的 3D 轨迹。具体来说,我们为每个高斯分配可学习的多项式pnp和傅里叶系数p^l_\sin, p^l_cos,这里,n和l表示系数的阶数。那么分别使用多项式基和傅里叶基以各自的系数线性组合,就可以得到高斯球在时间 t 的位置。

多项式基在对运动轨迹的整体趋势和局部非周期性变化进行建模方面非常有效,并且广泛用于曲线表示。
傅立叶基 {cos(lt), sin(lt)} 提供曲线的频域参数化,使其适合拟合平滑运动 [1],并且擅长捕获周期性运动分量。
这两个基的结合利用了两者的优势,提供全面的建模、增强的灵活性和准确性、减少过度拟合以及对噪声的鲁棒性。这使高斯具有通过调整相应的可学习系数来适应各种类型轨迹的适应性。

视频处理应用

  • Dense Tracking:监督高斯球在2D投影上的运动

  • 一致的深度/特征预测:

  • 几何编辑

  • Appearance Editing

  • Frame Interpolation

  • Novel View Synthesis

  • Stereoscopic Video Creation

训练与验证

实验验证:通过在DAVIS数据集以及Omnimotion和CoDeF使用的视频上进行实验,论文展示了其方法在视频重建质量和下游视频处理任务方面的性能。

loss

loss name优化目的方法
flow正则化项,约束个体高斯的运动从 RAFT [42] 获得的光流估计,将帧 t1 和 t2 之间的高斯运动 (μ(t2) −μ(t1)) 投影到 2D 图像平面上,并使用估计的光流对其进行正则化
depth正则化项,约束个体高斯的z方向运动从 Marigold [15] 获得的估计深度来监督视频高斯
arap正则化项,鼓励个体高斯的 3D 运动尽可能局部刚性 [40]。
render图像重建L1 Loss
labelMask重建L2 Loss

数据集

loss

训练策略

有效

局限性

局限性和未来工作:尽管取得了令人满意的性能,但论文也指出了方法的一些局限性,例如对场景变化的敏感性以及对现有对应估计方法的依赖性,并提出了可能的改进方向。

启发

遗留问题

参考材料

  1. 项目页面:https://sunyangtian.github.io/spatter_a_video_web/
  2. code(没有开开源):https://github.com/SunYangtian/Splatter_A_Video